彼らは、カバーに応じてビデオゲームを分類するモデルを作成します。

研究者のグループは、画像認識と自然言語処理を組み合わせて、ビデオゲームを自動的に分類する人工知能システムを作成した、と彼らの表紙によると。

ウェスタンケンタッキー大学の研究者であるYuhang Jiang氏とLukun Zheng氏は、分類システムのための人工知能モデルを訓練するために、5万本のビデオゲームのデータベースを作成しました。

ゲームの表紙画像、説明文、タイトルテキスト、ジャンル情報を収録したデータベースで、「The Next Web」と呼ばれています。

“このデータセットは、画像からの文字認識や自動テーママイニングなど、さまざまな研究に利用でき、将来的には一般にも公開される予定です。“と彼らは述べています。

モデル解析

研究者らは、最先端のテキストベースモデルとイメージベースモデルを評価し、両方を組み合わせたモデルを開発した。

予想通り、研究者たちは、テキストベースのモデルが画像ベースのモデルよりも優れた性能を発揮し、ハイブリッドモデルが優れていることを発見しました。

音楽や映画とは異なり、ビデオゲームのジャンルの分類は、付加的な次元を含んでいるため、人工知能の研究者にとって問題となる。

ゲームの分類を正確に自動化できるようになれば、プレイヤーが好きそうなゲームを見つけやすくなり、業界にとってもカタログを適切に整理することができるようになるかもしれません。

しかし、将来的には、このシステムは、人工知能に基づくレコメンデーションアルゴリズムや他のデータ収集・実行サービスと統合される可能性がある。